宇宙ベースAI：クラウド規模の次なるフロンティア

AIインフラが軌道へ移行する理由

AIが急成長する中で、いくつかの供給制約が浮上しています。最初はGPUで、専門的なハードウェアがニッチなゲーム用途からAIデータセンターへの大量採用へと移行しました。その結果、業界のリーダーであるNvidia (NVDA )は、世界最大の企業へと成長しました。

しかし、別の制約が主要な課題となりつつあります：エネルギー供給です。

これは、AIデータセンターが現在、計算能力よりも電力消費で測られるようになったためです。そのため、AI企業が原子力発電所の再稼働に奔走している、最初のSMRプロトタイプを確保している、または州当局が新しいガス燃料発電所の承認を迅速化しているのです。

データセンターのエネルギー確保競争が激化する中、別の選択肢である宇宙ベースAIに注目が集まっています。これにより「クラウドコンピューティング」に全く新しい物理的意味が与えられます。

軌道上の衛星からの無限エネルギー供給の可能性については、すでに「Space-Based Energy Solutions For Endless Clean Energy」で詳しく分析しています。

しかし、この概念は常に、太陽エネルギーを電力に変換し、その電気をマイクロ波に変えて地球にビーム送信し、再び電力に変換する必要があるため、ある程度制限されます。

これによりパワーサテライトの複雑さが増し、地上インフラがより多く必要となり、全体的に手順ごとのエネルギー変換で損失が生じるため、効率が大幅に低下します。この方式は、非常に安価な軌道打ち上げが可能な場合にのみ実現できるでしょう。

あるいは、電力を直接軌道上で使用すれば、はるかに効率的で、経済的に早く実現可能になります—特に最終的な「製品」を地球に簡単に送り返せる場合はなおさらです。

理論的には、宇宙のデータセンターは理想的な選択肢となり得ます。大量の電力が必要ですが、計算結果を地球に送信するのは簡単で、新たなインフラは不要で、エネルギー損失も発生しません。

この考えは単なる理論ではありません。例えば、Alphabet/Googleは最近“Project Suncatcher”を発表しました。これは軌道AI計算システムのプロトタイプで、私たちは“Google’s Project Suncatcher and the Rise of Orbital AI”で取り上げました。

では、実現可能なのでしょうか、そしてなぜAIインフラ構築の次のステップとなり得るのでしょうか？

二つのトレンドの衝突

地上の電力制約の解決

人類文明を支えるために、かつてないほど多くのエネルギーが必要であり、LLMの商業化は新たな電力設備の必要性をさらに高めました。これまでのところ、新規に導入された発電は主に太陽エネルギーです。

出典: ARK Invest

しかし、これは地上の電力網に問題をもたらします。太陽エネルギーは太陽が照っているときしか発電できず、曇天や冬、夕方には生産が低下します。対照的に、AIデータセンターのような電力需要の大きい施設は、エネルギーの継続的供給が必要で、ピーク消費は夕方や冬に多くなる傾向があります。

理論的には、ユーティリティ規模のバッテリーパークなどの安価なエネルギー貯蔵で解決できます。しかし実際には、これにより太陽エネルギーが持つ緑で安価なエネルギー源としての多くの利点が失われます。

出典: ARK Invest

ARK Investは、2030年までに世界の電力需要を満たすために、発電における資本支出が約2倍、約10兆ドルに拡大する必要があると推計しています。そのうち、固定型エネルギー貯蔵の導入は19倍に拡大しなければなりません。

出典: ARK Invest

これには電力網への大規模な投資も必要となり、コストがさらに増加します。バッテリーや電網コストを回避できる代替手段は、宇宙ベースAIデータセンターの軌道打ち上げなど独自のインフラコストがあっても競争力を持ち得ます。

スターシップのデフレサイクル

SpaceXがこれまでで最も成功した宇宙志向企業であることは周知の事実です。信頼性の高い再利用可能ロケットを実現することで、同社は有用ペイロードを地球軌道へ打ち上げるコストを劇的に削減しました。2008年以降の17年間で、コストは約95％低下し、約15,600ドル/kgから1,000ドル/kg未満となっています。

新しい超重量級ロケット、Starshipはこの傾向を継続し、最終的に打ち上げコストを約100ドル/kgの範囲に引き下げる可能性があります。

出典: ARK Invest

まだ完全には理解されていないのは、これが衛星や宇宙ミッションを安くするだけでなく、宇宙でできることを根本的に変えるという点です。

1キロの物質を宇宙に持ち込むコストがわずか100ドルになると、有用で軽量なものを軌道に送ることが経済的に実現可能になります。これは、地上の天候から保護するためにガラスや剛性金属フレームが不要な薄膜太陽電池に当てはまります。

これは、コンピュータチップのようにキロ当たりの利益率が高い材料にも当てはまります。

例えば、NVIDIAのフルGB300 NVL72ラック/キャビネットは約400万ドルの費用がかかりますが、重量は約1.8トン（4,000ポンド）です。これを100ドル/kgで軌道に送るコストはわずか18万ドルで、ハードウェア費用に比べてほぼ丸め誤差程度です。

もちろん、シールド、冷却、発電などの補助装置を考慮すれば総価格は上がりますが、AIコンピューティングシステムを軌道に持ち込んでもすぐにコストが大幅に膨らむわけではありません。転換点は打ち上げコストが約500ドル/kgになる頃と考えられます。

出典: ARK Invest

さらに、軌道AIの台頭は、サービス対象となる大規模市場を創出することで再利用ロケットの経済性をさらに向上させる可能性があります。Starlinkコンステレーションの完成には2025年までにSpaceXが打ち上げた総質量の11倍が必要とされる一方、100GWのAIコンピュートは軌道打ち上げ需要をさらに60倍に増加させます。結果として、この規模は打ち上げコストをさらに低減させます。

出典: ARK Invest

軌道AIが構造的優位性を持つ理由

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太陽エネルギーに最適

宇宙では太陽エネルギーが豊富で、同等の定格容量でも最大4倍の出力が得られます。これは大気減衰がない直射日光のおかげです。適切な軌道では、さらに信頼性が高く、24時間365日安定して照射します。

これにより、地上太陽光が抱える制限が解消されます。理論的には、これが太陽エネルギー生成の最終形態となり得ます。しかし、電力を地球に戻す難しさから、超低コストの打ち上げや軌道上製造が経済的に実現可能になる必要があります。

あるいは、Reflect Orbitalが提唱するように、軌道上のシンプルなミラーで地上の太陽光発電所に光を当てることで、光からマイクロ波への変換ロスを回避できるかもしれません。

対照的に、電力を軌道上で使用すれば、これらの工程は不要です。計算が完了すれば、結果データは標準的な通信手段で地球に送信でき、衛星帯域幅は急速に向上しています。

自然冷却

宇宙ベースAIデータセンターのもう一つの独自の利点は冷却です。太陽放射を受けないとき、宇宙は極めて低温で、地球や自らのパネルの影にある宇宙船は-148°F（-100°C）に達します。

地上データセンターのエネルギー消費の大部分は冷却に起因します。北極や成層圏さえもに設置する案が提案されており、宇宙は自然な利点を提供します。これには熱を放射する大規模な受動冷却システムが必要になるでしょうが、技術的には実現可能です。

遍在する衛星インテリジェンス

SpaceXとそのブロードバンド衛星ネットワークは軌道環境を完全に変え、Starlink衛星は軌道上の全衛星の約半数を占めています。

出典: ARK Invest

これにより衛星帯域幅コストが指数的に低下し、2020年から2024年の間に約100倍減少しました。さらにStarshipの打ち上げによりさらなるコスト削減が期待されます。

出典: ARK Invest

宇宙における通信は非常に普及し安価になっており、軌道データセンターは専用容量を構築することなく既存ネットワークで地球と通信できます。さらに、密集した衛星ネットワークは給油や「牽引」などの追加メンテナンスサービスを可能にし、これら資産の寿命を延長します。

宇宙と陸上インフラの分離

軌道AIデータセンターは通常の電力網に接続しないため、地球上の電力価格に影響を与えません。むしろ、太陽光技術への追加需要が世界的に太陽エネルギーをより安価にする助けとなります。

さらに、これらのセンターは数年かかる地上電力網のアップグレードを待つ必要がなく、土地や貴重な水資源の使用も回避できるため、全体的な経済性が向上します。

軌道AIへの投資

Broadcom

GPUメーカーやAIモデル開発者に加えて、データセンター向けの接続性や特殊IT機器を製造する企業もAIブームの大きな受益者です。このカテゴリの主要企業の一つがBroadcomで、ドットコム時代に遡る歴史を持つテックジャイアントです。

2016年のBroadcomとAvagoの合併後、同社の事業はインフラソフトウェアと接続ハードウェア（無線、サーバー、AIネットワーク等）に分かれています。

出典: Broadcom

AI関連のもう一つの成長分野は、CPU、GPU、メモリを単一の電子デバイスに統合したXPUの設計・製造です。BroadcomはASIC（特定用途向け集積回路）製造の経験を活かし、AIコンピューティング向けに特化したチップを開発しています。

出典: Broadcom

このような高密度でエネルギー効率の高いコンピューティングユニットは、性能と重量の最適なバランスが求められる軌道AIに最適です。ASICの高いエネルギー効率は、電力消費が低くなることで軌道上の太陽光パネル質量を削減できる点でも有利です。

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